Yolov5模型利用Flask构建后端，VUE框架负责前端开发，并在Web环境中部署。

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简介：
1. **视觉呈现力:** 本视频展示了最终的成果。源代码已成功上传至 Github 平台，供大家参考。 2. **YOLOv5模型训练指导:** 如果您希望利用自己的数据集进行训练，请参阅我之前撰写的博客文章，其中详细演示了使用官方提供的 yolov5m.pt 模型进行训练的方法。 3. **YOLOv5模型预测应用:** 提供了预测接口，用于实际应用场景。代码中使用了 PyTorch、NumPy 等库，并调用了 `attempt_load` 函数加载模型；同时，还采用了 `non_max_suppression` 进行非极大值抑制、`scale_coords` 和 `letterbox` 函数进行坐标缩放和图像填充，以及 `select_device` 函数选择设备。此外，代码中还引入了 OpenCV 和随机数生成模块 `randint` 类，用于实现检测器功能。

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客服

基于Flask后端和VUE前端的YOLOv5目标检测算法Web部署（Yolov5）.zip

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本项目为一个集成Flask与Vue技术栈的目标检测应用，采用YOLOv5模型实现实时图像识别功能，并以.zip格式封装便于下载与安装。基于Flask后端和VUE前端在WEB端部署YOLOv5目标检测算法。

前端开发环境构建：Node.js + Vue + VSCode

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本项目专注于前端开发环境搭建，采用Node.js作为运行时与命令行工具基础，结合Vue框架进行高效组件化开发，并利用VSCode提供强大的代码编辑支持。在本资源中，我们将学习如何搭建一个完整的前端开发环境，包括安装 Node.js、cnpm（淘宝镜像）、浏览器以及 VSCode 和 Vue.js 等工具。 Node.js 安装 Node.js 是基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行时环境。它提供了一个事件驱动和非阻塞 I/O 模型，这使其轻量级且高效、可扩展性强。安装 Node.js 非常简单，只需选择适合系统的安装包并运行即可完成设置。在成功安装后，可以通过命令 `node -v` 来检查版本信息确认是否已正确配置。 cnpm 安装作为 npm 的国内镜像源，cnpm 能够加快前端项目依赖项的下载速度和管理效率。使用管理员权限打开终端或 CMD 窗口，并执行以下命令：`npm install cnpm -g --registry=https://registry.npm.taobao.org` 来安装 cnpm 。成功后可通过 `cnpm -v` 命令查看版本信息。浏览器选择谷歌 Chrome 或火狐 Firefox 浏览器是开发和测试前端项目不可或缺的工具。只需下载官方提供的安装包并按照提示操作即可完成安装过程。 VSCode 安装与插件配置 Visual Studio Code 是一款功能强大的代码编辑器，支持多种编程语言及丰富的扩展插件来增强其功能特性以更好地服务开发者需求。根据系统类型选择合适的 VSCode 版本进行下载和安装，之后可通过内置的市场（Extensions）搜索并安装所需的功能插件。 Vue.js 和 Vue CLI 安装作为渐进式前端框架，Vue.js 为构建用户界面提供了灵活且高效的解决方案；而 Vue CLI 则是用于项目初始化、模板选择及开发服务等功能的强大工具。通过管理员权限打开终端，并依次输入以下命令：`cnpm install vue -g` 和 `cnpm install -g @vue/cli` 来安装它们。最后，使用 `vue --version` 命令来验证 Vue CLI 是否已成功安装。本指南详细介绍了如何快速搭建前端开发环境所需的各种工具和软件，并提供了具体的操作步骤供参考学习。

Python Web后端开发框架：Django、Flask、Tornado

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本文章深入探讨了Python三大主流Web后端开发框架——Django、Flask与Tornado的特点和应用场景，助力开发者做出最优选择。学习Python并使用Django进行Web后端开发的需求日益增加。Python的应用范围越来越广泛，包括服务器、Web应用、游戏开发、爬虫技术、数据分析以及人工智能等领域。这条技术道路漫长且充满挑战，一旦开始就很难回头。掌握一门编程语言首先需要对其整体架构有一个全面的了解，包括基本语法、内置数据结构和函数、标准库及其运行模式与编程方式等。Python作为一种面向对象解释型高级动态计算机程序设计语言，在学习过程中会遇到以下三个主要组成部分： 1. **Python总体架构**：从宏观角度来看，Python的整体架构可以分为三部分： - 左侧是包含内置模块及用户自定义模块的库。 - 右侧为运行环境，包括对象/类型系统、内存分配器以及运行状态信息。

基于Flask和VUE的Yolov5目标检测应用：在Web端实现YOLOv5与Flask后端及VUE前端集成

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本项目构建了一个结合了YOLOv5模型、Flask框架以及Vue.js前端技术的目标检测系统，实现了高性能图像识别功能，并通过Web界面直观展示。 1. 效果：视频展示最终效果。源代码已上传至 GitHub。 2. YOLOv5模型训练：若需使用自己的数据集进行训练，请参考相关文档或教程。此处演示采用官方提供的 yolov5m.pt 模型。 3. YOLOv5模型预测： ```python import torch import numpy as np from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, letterbox from utils.torch_utils import select_device import cv2 class Detector(object): def __init__(self): ``` 这段文本已按照要求进行了重写，去除了链接和其他联系方式。

将Yolov5模型部署至Web端

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本项目旨在探讨如何将先进的YOLOv5目标检测模型集成到网页应用中，实现高性能实时图像识别功能，为用户提供便捷高效的在线视觉分析服务。将Yolov5模型部署到web端，实现动态选择模型的功能。用户可以上传图片或直接拖拽图片至窗口，系统会返回识别结果及json格式文件。

Vue-Mall：采用Vue框架构建的前端商城

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Vue-Mall是一款基于Vue.js框架开发的现代化前端电商应用。它以简洁高效的代码结构和灵活多样的组件化设计，为用户带来流畅的购物体验。 Vue-Mall 是一个基于 Vue 框架的前端商城项目，并使用 Django 构建后端。以下是项目的构建设置： 1. 安装依赖：`npm install` 2. 使用热重载在 localhost:8080 运行开发服务器：`npm run dev`

用Vue高仿ChatGPT前端，后端采用Python Flask和OpenAI开发

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本项目使用Vue.js构建了一个类似ChatGPT的前端界面，并通过Python Flask框架与OpenAI API集成实现智能对话功能。使用Vue高仿了ChatGPT的前端界面，并且后端采用Python Flask与OpenAI结合的方式实现。开放了最新的gpt-3.5-turbo模型，在toGpt3.5分支中更新，加入了响应功能。新的模型更为强大和智能。

Docker环境下部署前后端分离项目

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本教程详细介绍在Docker环境中搭建和运行前后端分离项目的步骤与技巧，涵盖镜像构建、容器配置及服务链接等内容。在现代软件开发与部署流程里，Docker技术的应用已经成为一种趋势。通过将应用容器化，Docker可以简化分发和部署过程，使之更加高效便捷。特别是在前后端分离的项目架构下，Docker不仅可以分别构建并部署前端和后端服务，还能实现快速更新和服务回滚，极大地提升了开发与运维工作的灵活性。本教程将详细探讨如何使用Docker来部署一个前后端分离的项目。首先需要掌握一些基本概念及操作方法，比如用`docker pull`命令拉取预配置的Jenkins镜像，并通过`docker run`启动Jenkins容器。在Jenkins容器运行之后，需设置初始管理员密码并更改更新中心地址以便下载额外插件。接下来，在Jenkins中安装必要的插件，包括用于代码管理的GitLab插件、代码拉取工具Git插件、Java项目打包工具Gradle以及Vue前端打包工具Node.js。这些插件对于自动化构建过程至关重要。完成插件安装后，需进行全局配置以确保后续使用顺利。针对前端项目的部署，在Jenkins中创建一个自由风格的软件项目并配置相应的GitLab仓库地址。通过预设脚本自动拉取代码，并根据Dockerfile构建包含Vue项目的镜像运行起来。此过程中可能需要在宿主机上准备一些必要的文件和脚本，例如Nginx配置文件、Dockerfile以及用于构建的vue.sh脚本。值得注意的是，在部署前后端分离项目时，Vue项目的容器化还需要特别处理。比如在构建阶段需备份当前目录下的dist文件夹并赋予相应权限以防止Jenkins运行过程中出现权限错误。最终，通过自动化流程将Vue项目打包为Docker镜像，并快速上线。总体而言，使用Docker部署前后端分离的项目不仅提高了开发效率，还保证了项目的稳定性和一致性。借助于标准化的操作流程减少了人为操作带来的失误风险；同时容器化部署也利于多环境下的快速复制和部署，从而大大增强了整个项目的可扩展性与维护能力。

利用Flask构建Python Web项目框架

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本课程将指导学员使用Flask这一轻量级Python web框架搭建高效、灵活的应用程序。从基础到实践，全面掌握Web开发技能。使用Flask构建Web项目框架，采用模块化设计，并支持数据迁移、轮播图（banner）、拦截器、异常处理、JSON转换、Swagger以及Celery等功能。此外，还能够扩展Flask配置以满足更多需求。

Web前后端分离开发中的前端Vue跨域配置

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本文章详细介绍了在使用Vue框架进行前端开发时如何处理与后端API服务之间的跨域问题，并提供了解决方案和实践案例。在进行Web前后端分离开发时，前端使用Vue框架需要配置跨域请求。同时，在服务器端可以利用Nginx来处理跨域问题，确保前后端能够顺利通信。